華為大數(shù)據(jù)認(rèn)證考什么?華為大數(shù)據(jù)認(rèn)證目標(biāo)是掌握大數(shù)據(jù)挖掘主流技術(shù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘方法，具備通過華為FusionInsight HD或開源技術(shù)平臺進(jìn)行大數(shù)據(jù)端到端建模，解決業(yè)務(wù)實(shí)際問題的能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的商業(yè)價值變現(xiàn)。

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HCIP-Big Data Developer

考試內(nèi)容

HCIP-Big Data Developer V2.0 大數(shù)據(jù)場景化解決方案總覽、大數(shù)據(jù)場景化解決方案：離線批處理、實(shí)時檢索、實(shí)時流處理等內(nèi)容。

知識點(diǎn)

1.大數(shù)據(jù)場景化解決方案 15%

2.大數(shù)據(jù)離線批處理場景化解決方案 25%

3.大數(shù)據(jù)實(shí)時檢索場景化解決方案 30%

4.大數(shù)據(jù)實(shí)時流計(jì)算場景化解決方案 30%

HCIE-Big Data-Data Mining(筆試)

考試內(nèi)容

華為企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜艺J(rèn)證HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考試，覆蓋：數(shù)據(jù)挖掘介紹，預(yù)備知識(數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識、Python基礎(chǔ)知識)，大數(shù)據(jù)常用組件(如Hadoop/HDFS/Zookeeper/HBase/MapReduce/Yarn/Hive/Flink/Flume/Kafka/Loader/ElasticSearch/Redis)，數(shù)據(jù)預(yù)處理，特征選擇與降維，有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，模型評估與優(yōu)化，數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用，Spark MLlib數(shù)據(jù)挖掘，Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算，華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，大數(shù)據(jù)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)治理，大數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案，大數(shù)據(jù)場景化解決方案(離線處理場景、實(shí)時檢索場景、實(shí)時流計(jì)算場景)，大數(shù)據(jù)挖掘。

知識點(diǎn)

1.數(shù)據(jù)挖掘介紹 4%

2.預(yù)備知識 12%

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理 12%

4.特征選擇與降維 7%

5.有監(jiān)督學(xué)習(xí) 11%

6.無監(jiān)督學(xué)習(xí) 5%

7.模型評估與優(yōu)化 12%

8.數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用 8%

9.Spark MLlib數(shù)據(jù)挖掘 11%

10.華為云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS 6%

11.大數(shù)據(jù)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)治理 9%

12.大數(shù)據(jù)挖掘 3%

HCIE-Big Data-Data Mining(新實(shí)驗(yàn))

知識點(diǎn)

1.數(shù)據(jù)挖掘介紹 5%

2.預(yù)備知識 5%

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理 15%

4.特征選擇與降維 15%

5.有監(jiān)督學(xué)習(xí) 15%

6.無監(jiān)督學(xué)習(xí) 15%

7.模型評估與優(yōu)化 25%

8.數(shù)據(jù)挖掘綜合應(yīng)用 5%